halcon 测量颜色

### 如何使用 Halcon 进行颜色测量

#### 准备工作
为了进行颜色测量，首先需要加载目标图像并将其转换到适合的颜色空间。通常情况下，RGB色彩模型对于某些应用来说可能不是最佳选择；而HSV（色调、饱和度、明度）色彩模型能够更好地分离颜色信息。

// 加载图片
read_image (Image, 'path_to_your_image')

// 将RGB图像转为HSV模式以便于处理
rgb1_to_hsi (Image, HSIChannels)

// 提取单个通道用于后续操作
decompose3 (HSIChannels, Hue, Saturation, Intensity)

#### 设置阈值范围
通过设定特定的HSV区间来定义感兴趣的颜色区域。此过程涉及到调整各个参数直到获得满意的分割效果为止[^2]。

// 设定阈值筛选所需颜色
threshold (Hue, RegionHue, LowerThreshold_Hue, UpperThreshold_Hue)
threshold (Saturation, RegionSaturation, LowerThreshold_Saturation, UpperThreshold_Saturation)
intersection (RegionHue, RegionSaturation, IntersectionRegion)

#### 显示结果与计算面积比例
最后一步是显示所选中的颜色部分以及计算其占整个画面的比例或其他几何特征作为量化指标之一。

// 计算选定区域内像素数量
area_center (IntersectionRegion, Area, Row, Column)

// 获取原始图像大小
get_image_size (Image, Width, Height)

// 输出百分比形式的结果
dev_display(Image) // 展示原图
set_draw('margin')
set_color('red')
paint_region(IntersectionRegion,'fill') // 绘制检测到的颜色区域
write_string(['Detected color area ratio:', real_to_str((Area/(Width*Height))*100,'%6.2f%%')])

上述流程展示了利用HALCON软件平台执行基本的颜色测量任务的方法，包括但不限于读入图像、变换至适当的空间表示法、施加条件过滤器以定位指定色泽，并最终呈现分析成果。